技术创新驱动新能源产业发展的影响路径研究.pdf
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1、第3 6卷 第3期2 0 2 3年5月武 汉 理 工 大 学 学 报(社会科学版)W u h a n U n i v e r s i t y o f T e c h n o l o g y(S o c i a l S c i e n c e E d i t i o n)V o l.3 6 N o.3M a y 2 0 2 3收稿日期:2 0 2 3-0 3-1 0作者简介:高 华(1 9 8 2-),男,吉林白城人,中国地质大学(武汉)经济管理学院博士生,主要从事能源经济学研究;成金华(1 9 6 2-),男,湖北黄冈人,中国地质大学(武汉)经济管理学院教授,博士,博士生导师,主要从事资源环境
2、经济、能源战略和政策研究。技术创新驱动新能源产业发展的影响路径研究高 华,成金华,苑子義(中国地质大学(武汉)经济管理学院,武汉 4 3 0 0 7 8)摘 要:新能源产业是实现碳中和目标和经济高质量发展的关键要素,而技术创新始终是驱动新能源产业发展的重要角色。选取各地具有代表性的6 0家新能源企业为研究案例,运用f s Q C A的方法,基于组态的视角,从技术创新投入、技术创新产出和外部因素三个层面,探究技术创新驱动新能源企业发展的影响路径,并根据不同企业所在地将6 0家企业分类,探究影响路径的空间异质性,研究发现:技术创新驱动新能源企业发展的核心因素为科技活动财力投入、科技活动成果产出和政
3、府补助;产生高企业发展水平的路径有五种,可大致归纳为政府补贴为主导型和科技活动财力投入科技成果产出主导型两类;与此同时,不同地区的新能源企业的影响路径存在明显的异质性,东部地区企业的影响路径为科技活动人力投入政府补助主导型与科技活动财力投入主导型两类,中部地区影响路径为政府补助主导型与科技活动人力投入主导型两类,而西部地区四个因素共同作用才可实现高水平发展。因此,各企业应结合自身发展环境因地制宜地采取相应的措施,选择适合自身发展的路径推动企业发展,进而带动新能源行业的整体发展。关键词:技术创新;新能源;影响路径;空间异质性;f s Q C A中图分类号:F 4 2 4.3;F 4 2 6.2
4、文献标识码:A D O I:1 0.3 9 6 3/j.i s s n.1 6 7 1-6 4 7 7.2 0 2 3.0 3.0 0 9在能源转型的过程中,加强新能源技术的创新,是促进清洁能源利用高质量和高效化的重要手段。世界主要国家均把能源技术视为新一轮科技革命和产业革命的突破口,主要能源大国均制定了政策措施,加强太阳能等新能源领域技术创新。美国发布了 通货膨胀削减法案,欧盟制定了 可再生能源发展法案,日本出台 面向2 0 3 0年能源环境创新战略 等,均把新能源技术视为新一轮科技革命和产业革命的突破口,制定各种政策措施以抢占发展制高点。中国国家能源局发布的 关于促进新时代新能源高质量发展
5、的实施方案 “十四五”可再生能源发展规划 “十四五”现代能源体系规划 等规划文件中,均提到需要坚持创新驱动,提升可再生能源利用水平。此外,包括高新技术企业1 5%低税率、研发费用加计扣除等税收支持工具,一定程度上降低了企业研发成本,促进了太阳能等新能源领域企业的技术创新1。技术创新是推动产业发展、提高社会生产力和综合国力的战略支撑。早在熊彼特提出创新理论时便指出,技术创新能够破坏旧产业、创造新产业,同时在技术创新的过程中产业结构也随之发生了调整和演变2,创新不仅可以直接转化为现实生产力,而且可以通过技术的渗透作用放大各生产要素的生产力,提高社会整体生产力水平。对于新能源行业,技术创新在新能源的
6、成本降低和效率提高等方面起着至关重要的作用。其次,技术创新也可以推动新能源的多元化发展。综合利用太阳能、风能、水能等多种新能源形式,可以实现能源的互补性利用,提高能源系统的韧性和可持续性。同时,多元化的新能源发展也可以满足不同地区和不同行业的能源需求,实现能源的“分散化”。而在一个行业的技术创新中,企业往往是最重要的承担者。企业技术创新能力不仅决定了所在地区的产业技术创新水平,而且极大第3期高 华等:技术创新驱动新能源产业发展的影响路径研究地影响了全国的技术创新表现。新能源企业具有技术高度密集的特征,是新能源技术创新和研发的主力军,新能源技术是新能源企业的核心竞争力,只有不断推动技术创新和研发
7、,才能驱动企业自身不断发展,从而促进新能源产业的总体发展。当前,我国新能源产业的发展仍存在较大的阻力,如新能源核心技术亟待突破。我国对新能源生产的依赖程度较高,没有自己足够的核心知识产权,关键技术仍然受到国外的制约,新能源技术还处于引进消化、联合设计过程中。而技术创新是新能源行业发展的重要推动力量,通过技术创新,可以实现新能源的成本降低和效率提高,促进新能源产业的健康发展,推进我国经济结构优化升级和实现能源转型的战略目标。那么,解决如何通过技术创新来推动新能源产业发展的问题是当前的首要任务。为此,本文针对技术创新驱动新能源产业发展的影响路径展开研究,为促进我国新能源产业发展提供参考。一、相关文
8、献综述在碳中和及高质量发展目标下,新一轮能源技术革命正在孕育兴起,新的能源科技成果在不断涌现。当前,国内外学者从国家、省域、产业、企业等不同视角围绕创新能力评价、创新效率以及影响因素等方面展开了深入研究。第一,关于新能源产业创新能力的评价研究。对于创新能力的评价研究,目前学界主要是从区域和行业角度来开展的。例如,肖凡和王姣娥等3基于行业的视角,对高新技术产业开展相关研究,主要对产业创新能力影响因素等进行了探讨;何舜辉等4从区域角度对中国不同城市的创新能力进行了测度,分析了1 5年间中国创新能力的时空演变格局。大多数技术创新评价或测度的研究都会首先建立相应的指标体系。国内外学者对于创新能力的研究
9、主要围绕创新能力评价指标的建立和创新能力评价的方法两方面来展开。对于创新能力的评价体系,可主要分为单一指标体系与综合指标体系。在现有的研究中,大多数学者都选择了专利数量作为衡量新能源产业技术创新能力的指标。通常情况下,国外学者在确立评价体系并选取相应的指标后,下一步将度量其权重。在创新能力评价方法方面,国内外学者多采用传统的经验评判、主成分分析、算术平均加权、因子分析法、灰色关联度分析法、模糊数学方法、C C R模型的D E A模型以及集对法等对指标数据进行分析。第二,关于新能源产业的创新效率的相关研究。从已有的国内外研究成果中可以看出,现有技术创新效率研究主要利用参数法和非参数法两大类别的测
10、度方法,从企业、行业以及区域层次三个不同的研究层面来开展研究。其中,参数方法的代表是S F A模型,是由A i g n e r,L o v e l l,S c h m i d t5和M e e u s e n,V a n d e n B r o e c k6各自独立提出的。而非参数方法的代表是D E A模型,是由A.C h a r n e s和W.W.C o o p e r等人于1 9 7 8年首次提出的7,D E A模型也是目前大多数学者采用的研究模型,由于一般企业层面的数据难以获得,故大多数研究采用的是规模以上企业或上市公司的数据来代表整个新能源产业。除了对于整个新能源行业的研究之外,也有
11、不少学者对新能源产业中的光伏产业、风电产业、水能产业等产业的创新效率进行了研究。第三,关于新能源技术创新能力的影响因素研究。国内外研究者较多的是针对创新效率、区域创新能力的影响因素进行研究。多数研究发现新能源的技术创新能力主要影响因素有创新投入8、创新环境9-1 1、外商投资1 2-1 3、产业1 4-1 6、政策环境1 7等。周丽等1 8研究了企业内部治理因素对企业创新效率的影响,实证分析了政府补助对可再生能源企业创新效率的影响;王宏伟1 9对电价补贴政策对光伏产业链的影响进行了相应的评估;王群伟等2 0从技术创新过程的视角出发,从四个维度系统分析了新能源企业技术创新的制约因素及其交互关系。
12、总体来看,对于新能源技术创新的研究成果已经十分丰富,但针对技术创新驱动新能源产业发展的相关研究却较少;同时发现新能源技术创新的影响因素是多方面的,而技术创新驱动新能源产业发展往往是由多重因素共同作用的结果,那么这些因素如何组合互动、协同作用进而实现新能源产业发展,则是值得进一步研究的问题。然而,现有针对新能源企业发展影响因素的研究对于哪些因素组合更为有效还暂无定论,仍存在众多问题。如,技术创新驱动新能源产业的推动因素和核心力量是什么?何种组态构型能有效激活高企业发展水平?导致低企业发展水平的原因有哪些?这些路径有何互动关系?同38武汉理工大学学报(社会科学版)2 0 2 3年 第3期时,目前还
13、未有学者针对影响路径的空间异质性进行研究,那么不同地区的企业影响路径是否相同?有何差异?因此,本文收集了2 0 1 72 0 2 1年中国各省域具有代表性的新能源企业为研究对象,通过f s Q-C A的方法,基于组态的视角,探讨技术创新驱动新能源企业的影响路径,并进一步揭示了企业影响路径的空间异质性,分析我国东部、中部、西部企业影响路径间的差异,希望能为促进我国新能源企业的发展提供参考。二、研究方法与研究设计本文将技术创新驱动新能源企业发展的影响因素分为技术创新投入、技术创新产出和外部因素三个层面,运用模糊集定性比较分析(f s Q C A)方法,基于组态的视角进行分析,选取科技活动财力投入、
14、科技活动人力投入、科技成果产出和政府补助四个因素构建技术创新驱动新能源企业发展的研究框架,研究框架如图1所示。选取新能源行业具有代表性的6 0家企业作为研究案例,探讨影响新能源企业发展的多元影响路径,并将6 0个企业按照不同企业所在地进行分类研究,以揭示不同地区间影响路径的异质性。图1 研究框架(一)研究方法定性比较分析(Q u a l i t a t i v e C o m p a r a t i v e A n a l y s i s,Q C A)将案例研究与定量研究的优势相结合,是一种建立在集合论和布尔运算的基础上的研究方法,它为解释管理中的非对称性、多重并发因果关系、等效性等因素,提出
15、了一种新的研究思路和方法2 1。Q C A方法展示了案例导向方法的优势,充分利用了研究案例的可解性,将案例分解为条件变量和结果变量。这种方法适用于不同容量样本的深度分析,并可进行跨案例的样本分析。在管理学领域,利用Q C A方法能够解决的研究问题可以归纳为三个方面:一是探究结果具有等效性的多种路径,二是解决前因复杂性问题以及处理多个前因复杂的互动关系,三是作为分类方法的深化与补充2 2。Q C A方法可以分成以下三种基本类别:C r i s p-s e t(清晰集合)、F u z z y-s e t(模糊集合)以及M u l t i-v a l-u e(多值集合)。其中,使用c s Q C A
16、时,条件变量和结果变量的赋值均采用布尔逻辑0/1法,虽然在某种程度上克服了传统案例导向研究的主观局限性,但其适用范围仍十分有限,通常在统计分析中采用的定距变量就超出了c s Q C A的适用范围。而f s Q C A利用与案例的实质性知识相关的阈值对集成员资格进行进一步划分,克服了c s Q C A的缺陷。建立模糊集有多种方式,其中常用的校准方法有三值法(0.0 5,0.5,0.9 5)、四值法(0,0.3 3,0.6 7,1)、六值法(0,0.2,0.4,0.6,0.8,1)以及连续值等,分区可以更细粒度到连续的模糊集。模糊集的使用使得研究人员能够从清晰的度量移动到有序和连续的度量,并允许研
17、究人员在创建度量时使用理论和实质性知识2 3,从而达到识别条件变量作用机制的效果,能够更准确地反映案例的真实情况,将原始数据的损失降到最低。同时,与传统的实证研究法相比,f s Q-C A深化了前因变量与结果之间的关系,可以展现因果关系之间复杂的内部关联,具有显著的方法论优势,可以进行多层次、多角度分析,从而可以对结果进行更加深入的分析。通过f s Q C A方法分析技48第3期高 华等:技术创新驱动新能源产业发展的影响路径研究术创新驱动新能源发展机制,识别不同技术创新因素组合所构成的多重并发因果路径,能够深化对这一问题的认识。f s Q C A可以分析出案例中存在的等效因果链,即在得出同一结
18、果的情况下,前因变量之间可能存在着多种组合方式。因此,通过这些组合方式进行分析和解读,可以得到具有说服力的前因条件组合路径。同时f s Q C A分析方法可以找到引发相同结果变量的原因组态,并探讨不同组态之间的互补性和替代性,进一步加深对不同类型技术创新组态驱动高企业发展水平路径的理解。综上,f s Q C A满足本文的研究需求,本文选取f s Q C A的方法探究技术创新驱动新能源产业发展的影响路径。(二)变量设置及数据来源在宏观层面上,企业的技术创新能力是国家或区域经济可持续发展的保障。在微观层面上,技术创新可以提高企业的竞争优势,提高其市场份额。技术创新能力是中国也是工业企业的核心竞争力
19、。另外,由于省域有关科研投入的数据难以获取,所以本文选取中国各省具有代表性的新能源企业为例进行研究。本文选取企业发展水平(E D L)作为被解释变量,参考李凤娇2 4关于战略性新兴产业发展水平的衡量方法,构建衡量新能源企业发展水平的指标体系并根据研究对象做适当调整(如表1所示),采用熵值法计算各指标权重。具体计算公式如下:E D L=w1X1+w2X2+wnXn(1)式中,E D L代表新能源企业发展水平,w1wn代表各指标权重,X1Xn各类指标进行标准化之后的指标数值。表1 被解释变量衡量指标一级指标二级指标单位产业规模从业人员数量人总资产亿元产业效益营业收入亿元产业软实力无形资产亿元通过参
20、考有关研究1 9,2 5-2 6,技术创新驱动新能源发展往往均涉及科技创新的投入阶段、科技创新的成果产出阶段以及外部影响因素等多方面。因此,本文的条件变量从三方面选取:(1)科技活动财力投入(C L)。资金投入是技术创新的直接动力,是企业持续钻研、进一步科技创新、加强队伍建设的强有力财力支持。本文选取各企业的研发投入作为衡量该指标的数据。(2)科技活动人力投入(R L)。科研人员是技术创新的基础,科技活动人力投入将会影响企业的研发能力,研发能力直接决定企业的创新水平进而影响企业进一步发展。本文选取各企业的研发人员数作为衡量该指标的数据。(3)科技成果产出(C G)。科技成果产出是科技成果转化的
21、直接衡量指标,有利于企业核心竞争力的提高。本文选取各企业的专利申请数作为衡量该指标的数据。(4)政府补助(B Z)。政府补助是企业发展的助推器,它反映国家对新能源企业的支持程度及政策对企业发展的影响。本文选取各企业获得的政府补助来衡量该指标的数据。所有变量选取2 0 1 72 0 2 1年五年数据的平均值作为评价依据。总资产、营业收入和无形资产数据来源于东方财富网;从业人员数量、研发投入、研发人员数和政府补助来源于各企业年报;专利申请数来源于I n c o p a t。三、实证结果分析(一)数据校准校准是指赋予案例的特定条件集合隶属度的过程,校准后的数据更具解释性,而未校准的数据只能显示各样本
22、的相对位置。把变量校准为集合需要依据理论知识和实践标准设定三个锚点,分别对应完全隶属、交叉点和完全不隶属的门槛值,校准后的集合隶属介于01之间2 7。按照R a g i n提出的5%(F u l l y O u t)、9 5%(F u l l y I n)以及交叉点5 0%(C r o s s o v e r P o i n t)的标准分别进行数据校准2 8,各变量校准锚点如表2所示。58武汉理工大学学报(社会科学版)2 0 2 3年 第3期表2 变量的校准锚点E D LC LR LC GB Z个案数有效6 06 06 06 06 0缺失00000百分位数9 5%1 8.3 12 2 4 0.
23、8 33 6 4.5 42.7 61 8.3 15 0%1.9 13 7 1.4 02 4.2 00.3 41.9 15%0.0 78 7.4 40.0 00.0 60.0 6 7(二)单变量必要性分析基于模糊集定性比较分析方法的要求,在进行条件组态分析之前要对每一个条件进行单独的必要性检验,建立在集合论基础上的分析方法,判断原因变量是否为导致结果出现的必要条件,即判断原因变量对应的案例集合是否为结果变量对应案例集合的子集。本文采用f s Q C A 3.0软件分析了科技活动财力投入、科技活动人力投入、科技成果产出、政府补助四个条件变量对企业发展水平的必要性,结果如表3所示。表3 单个条件变量
24、的必要性检测变量E D LE D L一致性覆盖性一致性覆盖性C L0.7 9 30.7 7 60.4 3 70.6 0 7C L0.5 9 90.4 2 80.8 3 90.8 5 2R L0.7 9 10.7 3 30.4 5 20.5 9 6R L0.5 6 40.4 2 00.7 9 80.8 4 5C G0.7 3 20.7 1 50.4 8 70.6 7 6C G0.6 6 80.4 7 80.7 9 50.8 0 8B Z0.8 4 50.8 0 40.4 1 90.5 6 6B Z0.5 4 50.3 9 70.8 5 50.8 8 7参考学者们成熟的Q C A研究2 9,设置0
25、.9的一致性门槛值,当一致性得分大于0.9时,则判定该条件为结果的必要条件。观察上表分析可知,对于企业发展水平(E D L),科技活动财力投入(C L)的一致性为0.7 9,其中有7 7.6%的案例可以解释科技活动财力投入(C L)构成实现提高企业发展水平(E D L)的必要条件。同理观察到四个条件的一致性水平均不高于0.9,故不存在作为结果变量必要条件的单个条件变量。这说明单项前因条件对企业发展水平的解释力较弱,企业发展不一定必须通过某个条件实现。(三)真值表构建依据R a g i n和F i s s的建议3 0,一致性阈值设置为“0.7 5”的情况为准入性“最低要求”,一般为0.8,结合本
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